我想计算一个变量的TRUE的数量，用于另一个变量的每个类别。或者更准确地说，每个类别的TRUE的平均数量。之后，我想创建一个向量。
当变量（如Var2）同时包含TRUE和FALSE值时，我使用的代码可以正常工作。然而，当像Var3这样的变量只包含FALSE时，我的代码创建了一个值为NULL的向量。不过，我想它创建一个向量的值为0的每个类别。
有什么想法吗？
下面是一个示例：

df <- data.frame(
  Var1 = c("A", "B", "A", "B", "A", "C"),
  Var2 = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE),
  Var3 = c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE)
)
#creating some data

count1 = as.vector(tapply(df$Var1, df$Var2, table)$'TRUE')/nrow(df)
#this works fine

count2 = as.vector(tapply(df$Var1, df$Var3, table)$'TRUE')/nrow(df)
#this not. It creates only a NULL-vector

count1是inteded，但count2是NULL向量。
谢谢你，谢谢